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[swissie]

Vielen Dank für deine Inputs.

Ich werde versuchen, meine AV zu rekodieren, damit ich für jeden Sachverhalt eine Ausprägung habe und werde damit multinomiale log. Regressionen rechnen mit der Referenzkategorie Mediangruppe X konstanter Verlauf.

Ich sehe ein, dass die Prädiktoren problematisch sind, allerdings beschreiben sie entweder eine Entwicklung (Ausbildungsverlauf) oder sind nach 2006 zeitkonstant (Ausbildungstyp). Oder, wie bei der Partnerschaft, der Zeitpunkt der Veränderung ist bekannt. Ich glaube nicht, dass ich drum herum komme, damit zu rechnen.

Ich hoffe, das ist so einigermassen vertretbar, ich steh nämlich ziemlich unter Zeitdruck...

Nur noch eine Frage: Ich habe bereits mit den "alten" AV multinomiale log. Regressionen getestet und habe bei einem der Modelle Bestimmtheitsmasse von .000 erhalten (alle drei: Cox und Snell, Nagelkerke und McFadden), dies würde ja bedeuten, dass das Modell trotz signifikanter Effekte 0% der Varianz erklärt! Kann das stimmen?

[daniel]

Ich tue mir immer schwer damit, mir vorzustellen, was die Varianz einer (oder im multinomischen Fall mehrerer) binärer Variablen sein soll. Die Interpretation von Pseudo-Rs (die bekanntlich Verhältnisse aus likelihood Werten darstellen) als "erklärte Varianz" scheint mir daher fragwürdig.

Ebenfalls fragwürdig scheint es mir, allzusehr auf die "Erklärungskraft" des gesamt Modells zu schauen, da sich die zu testenden Hypothesen alle auf einzelne Prädikatoren beziehen. Das soll nicht heißen, dass das Modell nicht passen sollte, aber geringe Erklärungskraft ist in den Sozialwissenschaften nicht ungewöhnlich. Falls das gesamt Modell allerdings nicht signifikant besser passt, als das Nullmodell (und das kann bei Pseudo-R = 0 schon sein), dann sollte man mit der Interpretation der Ergebnisse vielleicht etwas vorsichtig sein, oder eine alternative Modellspezifikation wählen. In Deinem Fall kann das Problem tatsächlich an der Vermischung sehr unterschiedlicher Sachverhalte liegen.